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（.carbonindexmerge）。 这增强了首次查询性能。 参考信息 建议避免对历史数据进行minor compaction，请参考如何避免对历史数据进行minor compaction？ 父主题： CarbonData数据分析
RS集群通过IAM委托对接OBS。 在MRS集群中配置AK/SK，AK/SK会明文暴露在配置文件中，请谨慎使用，具体请参考MRS集群客户端如何通过AK/SK信息对接OBS。 MRS通过集群内的Guardian组件对接OBS，为其他组件提供获取访问OBS的临时认证凭据、细粒度权限控
者多个节点执行。Fragments separation表示数据在两个节点之间进行交换。Fragment type表示一个fragment如何被执行以及数据在不同fragment之间怎样分布。 SINGLE Fragment会在单个节点上执行。 HASH Fragment会在固定
据的应用开发示例，实现数据分析、处理，并输出满足用户需要的数据信息。 另外以MapReduce访问HDFS、HBase、Hive为例，介绍如何编写MapReduce作业访问多个服务组件。帮助用户理解认证、配置加载等关键使用方式。 Oozie 开启Kerberos认证集群的样例工程
SQL语言，用于对结构化数据进行操作。使用Spark SQL，可以访问不同的数据库，用户可以从这些数据库中提取数据，处理并加载到不同的数据存储中。 本实践演示如何使用MRS Spark SQL访问GaussDB(DWS)数据。 方案架构 Spark的应用运行架构如图1所示，运行流程如下所示： 应用程
例所在分片编号shard为2，副本编号replica为1。 本章节详细描述了分片和副本信息的配置说明，具体ClickHouse集群副本之间如何进行数据同步，详见副本机制详细说明。 副本机制 ClickHouse利用ZooKeeper，通过ReplicatedMergeTree引擎（Replicated
mns），然后应用该策略重写数据。 创建一个REPLACE提交，并更新HoodieReplaceCommitMetadata中的元数据。 如何执行Clustering 同步执行Clustering配置。 在写入时加上配置参数： option("hoodie.clustering.inline"
发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 Linux环境已安装JDK，版本号需要和IntelliJ IDEA导出Jar包使用的JDK版本一致，并设置好Java环境变量。 编译并运行程序 在IDEA中右侧单击“Maven”，展开“Lifecycle”，
schedulingWeight 可选 该分组的权重，见schedulingPolicy，默认为1。 jmxExport 可选 如果为true，则组统计信息将被导出到JMX中进行监控，默认为false。 subGroups 可选 子分组列表。 killPolicy 可选 当查询提交给Worker后，如
发后，您可以上传Jar包至准备好的Linux运行环境中运行。 前提条件 Linux环境已安装JDK，版本号需要和IntelliJ IDEA导出Jar包使用的JDK版本一致，并设置好Java环境变量。 编译并运行程序 在IDEA中右侧单击“Maven”，展开“Lifecycle”，
mns），然后应用该策略重写数据。 创建一个REPLACE提交，并更新HoodieReplaceCommitMetadata中的元数据。 如何执行Clustering 同步执行Clustering配置。 在写入时加上配置参数： option("hoodie.clustering.inline"
nonEmptyPartitionRatioForBroadcastJoin 两表进行join操作的时候，当非空分区比率低于此配置时，无论其大小如何，都不会被视为自适应执行中广播哈希连接的生成端。只有当spark.sql.adaptive.enabled为true时，此配置才有效。 0
nonEmptyPartitionRatioForBroadcastJoin 两表进行join操作的时候，当非空分区比率低于此配置时，无论其大小如何，都不会被视为自适应执行中广播哈希连接的生成端。只有当spark.sql.adaptive.enabled为true时，此配置才有效。 0
登录Manager，选择“集群 > 服务 > Flink”，在“Flink WebUI”右侧，单击链接，访问Flink的WebUI。 参考如何创建FlinkServer作业，新建Flink SQL作业，作业类型选择“流作业”。在作业开发界面进行如下作业配置并启动作业。 需勾选“基
容量均衡的两个主要的使用原则，如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样：假如数据节点有N个，则创建locators的数量应为N的整数倍（N个、2N个......）。 2 对于所有locators的
容量均衡的两个主要的使用原则，如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样：假如数据节点有N个，则创建locators的数量应为N的整数倍（N个、2N个……）。 2 对于所有locators的使用需要
容量均衡的两个主要的使用原则，如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样：假如数据节点有N个，则创建locators的数量应为N的整数倍（N个、2N个……）。 2 对于所有locators的使用需要
starting：启动中 terminating：删除中 terminated：已删除 failed：失败 接口约束 无 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1.1/{project_id}/clusters/{cluster_id} 表1 路径参数 参数
容量均衡的两个主要的使用原则，如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样：假如数据节点有N个，则创建locators的数量应为N的整数倍（N个、2N个……）。 2 对于所有locators的使用需要
容量均衡的两个主要的使用原则，如表2所示。 表2 使用原则 编号 使用原则 说明 1 所有的数据节点在locators中出现的频率一样。 如何保证频率一样：假如数据节点有N个，则创建locators的数量应为N的整数倍（N个、2N个……）。 2 对于所有locators的使用需要
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